摘要:預(yù)計到年,這些算法和它們使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)生成的風險分數(shù)將從準確性和上下文智能的角度得到提高。包括在內(nèi)的業(yè)內(nèi)領(lǐng)先公司今天都在積極投資機器學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)這一目標。機器學(xué)習(xí)算法將繼續(xù)改進使用基于行為的評分,進一步改善用戶體驗。
預(yù)測2019年下一代接入和零信任安全的未來:挑戰(zhàn)aheadweet底線:所有數(shù)字企業(yè)在2019年都需要繼續(xù)發(fā)展的最有價值的催化劑是基于下一代接入(nga)的零信任安全(zts)策略,該策略可擴展到保護企業(yè)數(shù)據(jù)的每個接入點,識別這些身份是新的安全邊界。
任何數(shù)字業(yè)務(wù)增長得越快,身份、設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)端點數(shù)量就越多。2019年及以后最成功的企業(yè)正在積極創(chuàng)造全新的數(shù)字商業(yè)模式。他們正在積極招聘和入職需要獨立于地理位置的專家,并與全球研發(fā)合作伙伴一起探索新的采購和專利理念。企業(yè)正在以比以往更快的速度進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。到2025年,企業(yè)規(guī)模飆升至4900億美元,在六年內(nèi)實現(xiàn)14.4%的復(fù)合年增長率(CAGR)。
Security Perimeters Make or Break A?;Growing Business
80%of IT Security Breaks include privileged credential access according to a recent?;?;The發(fā)現(xiàn)89%的組織僅僅依靠單一的安全策略來保證其移動網(wǎng)絡(luò)的安全。根據(jù)IBM Security S最新的數(shù)據(jù),典型的數(shù)據(jù)泄露使公司在2018年的平均成本為386萬美元,比2017年的362萬美元上升了6.4%。
The hard reality for any digital business is realising that their great growth asset is how well they protect the continuously expanding peripment of their business.依靠可信域和不可信域保護基礎(chǔ)設(shè)施的傳統(tǒng)方法無法擴展以保護構(gòu)成公司快速變化的新安全邊界的每個身份和設(shè)備。所有這些因素以及更多因素都是為什么由支持對數(shù)字業(yè)務(wù)增長至關(guān)重要,因為它們的產(chǎn)品路線圖、定價策略和服務(wù)是市場的早期領(lǐng)導(dǎo)者。要了解更多有關(guān)“身份即服務(wù)”的信息,請參閱(需要客戶端訪問)。
Predicting the future of next gen access and zero trust security
The following are predictions of how next gen access(nga)powered by zero trust security(zts)will evolve in 2019:
behavior-based scoring algorithms will improve signally in2019年,通過比以前更精確地計算風險評分來改善用戶體驗。阻止攻擊首先是基于一系列基于行為的算法,這些算法基于各種變量計算風險評分,包括過去的訪問嘗試、設(shè)備安全狀態(tài)、操作系統(tǒng)、位置、一天中的時間等r可測量因素。預(yù)計到2019年,這些算法和它們使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)生成的風險分數(shù)將從準確性和上下文智能的角度得到提高。包括在內(nèi)的業(yè)內(nèi)領(lǐng)先公司今天都在積極投資機器學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)這一目標。
隨著數(shù)字企業(yè)尋求保護新的研發(fā)項目、正在進行的專利、路線圖和產(chǎn)品計劃,多因素認證(MFA)的采用也在飆升。國家資助的黑客組織和有組織的黑客組織犯罪將快速增長的數(shù)字企業(yè)中的知識產(chǎn)權(quán)視為他們可以在黑暗網(wǎng)絡(luò)上剝離和出售的最有價值的資產(chǎn)之一。在人工智能、航空防御、蜂窩和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備芯片設(shè)計、電子商務(wù)、企業(yè)軟件等領(lǐng)域,最成功的企業(yè)將采用最有效的單一密碼防御措施之一mfa。在2019年設(shè)計的沒有足夠安全性的智能連接產(chǎn)品將激增,fu更具挑戰(zhàn)性的是數(shù)字業(yè)務(wù)的安全邊界。智能互聯(lián)產(chǎn)品時代就在這里,Capgemini估計到2020年,互聯(lián)產(chǎn)品市場的規(guī)模將達到5190億美元至6850億美元。據(jù)統(tǒng)計,制造商預(yù)計,到2020年,他們的產(chǎn)品中有近50%是智能互聯(lián)產(chǎn)品。本研究為(PDF,40頁,無選擇權(quán))。隨著每個智能連接設(shè)備為公司創(chuàng)造了新的威脅面,希望至少有一家設(shè)備制造商設(shè)計零信任安全(ZTS)支持董事會級別,通過減少從設(shè)備開始的違規(guī)威脅來增加其對企業(yè)的銷售。
尋找更大的跟蹤和可追溯性,healtHCARE和醫(yī)療產(chǎn)品供應(yīng)鏈將采用零信任安全(ZTS):在醫(yī)療保健和醫(yī)療產(chǎn)品中,如何使這一問題成為一個緊急問題是更大的監(jiān)管報告和合規(guī)性的綜合效應(yīng),以及提高新產(chǎn)品上市時間和當前客戶交付準確性的壓力。中興通訊的支柱是一個完美的醫(yī)療保健和醫(yī)療供應(yīng)鏈需要的跟蹤和可追溯性。這些支柱包括實時用戶驗證、設(shè)備驗證和智能限制訪問,同時還學(xué)習(xí)并適應(yīng)經(jīng)驗證的用戶行為。
隨著數(shù)字業(yè)務(wù)尋求洞察如何在每個威脅中微調(diào)其ZTS策略,實時安全分析服務(wù)將在2019年蓬勃發(fā)展。surface和機器學(xué)習(xí)算法得到改進。許多企業(yè)在2019年都會有一個頓悟,他們看到有多少潛在的違規(guī)行為已經(jīng)停止使用安全策略的組合,包括單點登錄(SSO)和多因素認證(MFA)。機器學(xué)習(xí)算法將繼續(xù)改進使用基于行為的評分,進一步改善用戶體驗。該領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者包括正在為實時安全分析服務(wù)設(shè)定快速創(chuàng)新步伐的人。結(jié)論
安全性目前處于一個轉(zhuǎn)折點。保護IT系統(tǒng)和企業(yè)資產(chǎn)的長期方法無法擴展以保護每一個新的身份、設(shè)備或威脅表面。當每個身份都是一個新的安全邊界時,需要一種新的方法來保護任何數(shù)字業(yè)務(wù)。ZT的支柱包括實時用戶驗證、設(shè)備驗證和智能限制訪問,同時學(xué)習(xí)和適應(yīng)經(jīng)驗證的用戶行為,證明在阻止違規(guī)和保護各種公司數(shù)字資產(chǎn)方面是有效的?,F(xiàn)在是時候讓更多的數(shù)字企業(yè)將安全視為增長的催化劑了,現(xiàn)在就采取行動,確保其業(yè)務(wù)繼續(xù)繁榮。
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摘要:研究主管羅布麥克米蘭在年在國家港舉行的安全與風險管理峰會上展示了安全預(yù)測。到年,基于機器學(xué)習(xí)的智能機器將進行的滲透測試,而在年這一比例為。然而,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)發(fā)展到現(xiàn)實生活中。到年,至少一項重大安全事故將由安全故障引起,造成重大傷害。自動化和人工智能(AI)為數(shù)字業(yè)務(wù)提供了無限的可能性,但它們也帶來了復(fù)雜性。2017年的Gartner安全預(yù)測突出了潛在的商業(yè)利益,比如更快、更好的滲透測試。但是...
摘要:機器學(xué)習(xí)便是功臣之一。與回歸分析不同,機器學(xué)習(xí)的預(yù)測不追求平均值的準確性,允許偏差,但求減少方差。過去,由于數(shù)據(jù)和計算能力的匱乏,機器學(xué)習(xí)的表現(xiàn)不如回歸分析來得好。 趨勢 當下,人工智能已成為科技領(lǐng)域最熱門的技術(shù)。機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人臉識別、無人駕駛、NLP,各種名詞不絕于耳。人工智能的應(yīng)用一方面在不斷改變我們每個人的生活方式,另一方面也在逐漸改變著企業(yè)的經(jīng)營模式、決策方式。越來越多...
摘要:公司和谷歌公司也發(fā)布了類似的聲明。持久性存儲器英特爾公司最近宣布推出持久性存儲器,它看起來像標準內(nèi)存,但可以存儲級數(shù)據(jù),甚至可以在電源中斷時保留數(shù)據(jù)。人們經(jīng)常會看到一些科技行業(yè)炒作周期的興衰,其中包括網(wǎng)絡(luò)時代、云計算、大數(shù)據(jù),以及最近的人工智能(AI)和區(qū)塊鏈的出現(xiàn)?;仡欉^去,很明顯這些重大變化中的每一個都是附加的,或者在某種程度上與之前發(fā)生的技術(shù)顛覆有關(guān)。例如,如果沒有大數(shù)據(jù),人工智能就不...
摘要:摘要本文主要講了神經(jīng)進化是深度學(xué)習(xí)的未來,以及如何用進化計算方法優(yōu)化深度學(xué)習(xí)。揭示了神經(jīng)進化的突破性研究深度學(xué)習(xí)的大部分取決于網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性。在這三個例子中,使用神經(jīng)進化成功地超越了最先進的基準。 摘要: 本文主要講了神經(jīng)進化是深度學(xué)習(xí)的未來,以及如何用進化計算方法(EC)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)(DL)。 過去幾年時間里,我們有一個完整的團隊致力于人工智能研究和實驗。該團隊專注于開發(fā)新的進化...
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